{"id":8819,"date":"2025-08-08T09:27:56","date_gmt":"2025-08-08T07:27:56","guid":{"rendered":"https:\/\/myrmidons.net\/?p=8819"},"modified":"2025-10-01T12:14:04","modified_gmt":"2025-10-01T10:14:04","slug":"nouveau-partenariat","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/myrmidons.net\/fr\/nouveau-partenariat\/","title":{"rendered":"Nouveau partenariat !"},"content":{"rendered":"\n

Depuis plusieurs mois, une partie de l’\u00e9quipe travaille au d\u00e9veloppement d’un nouveau partenariat. Il s’agit de la soci\u00e9t\u00e9 fran\u00e7aise Strat37. Nous avons le plaisir de vous annoncer officiellement que nous sommes leur premier partenaire en Belgique ! Le jeudi 26 juin, nous avons eu le plaisir de les accueillir \u00e0 notre conf\u00e9rence avec plusieurs de nos partenaires. <\/p>\n\n

Qu’est-ce que Strat37 ?<\/h2>\n\n

Strat37 est une agence fran\u00e7aise d’IA et de donn\u00e9es bas\u00e9e \u00e0 Paris, r\u00e9cemment fond\u00e9e par Jonathan Delmas et Gr\u00e9goire Mariot. Ils proposent des services de nettoyage, d’enrichissement et d’analyse de donn\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 l’intelligence artificielle. En outre, ils ont d\u00e9velopp\u00e9 une solution appel\u00e9e StratBoard\u2122. <\/p>\n\n

Qu’est-ce que le StratBoard\u2122 ?<\/h2>\n\n

StratBoard\u2122 est une solution d’IA qui transforme les donn\u00e9es brutes en informations exploitables pour des d\u00e9cisions rapides et bas\u00e9es sur des faits. Elle a \u00e9t\u00e9 con\u00e7ue pour s’int\u00e9grer de mani\u00e8re transparente dans les flux de travail quotidiens des \u00e9quipes commerciales. <\/p>\n\n

\"\"<\/figure>\n\n

Leur public cible<\/h2>\n\n

Les \u00e9quipes commerciales (marketing, ventes, op\u00e9rations, finances) qui ont besoin de r\u00e9ponses rapides et claires \u00e0 leurs questions, sans devoir faire appel \u00e0 un sp\u00e9cialiste des donn\u00e9es ou attendre un rapport.<\/p>\n\n

Caract\u00e9ristiques distinctives<\/h2>\n\n
    \n
  • Interface conversationnelle permettant aux utilisateurs d’interroger les donn\u00e9es en utilisant le langage naturel<\/li>\n\n\n\n
  • D\u00e9tection automatique d’anomalies et de tendances difficilement visibles \u00e0 l’\u0153il nu<\/li>\n\n\n\n
  • Capacit\u00e9 \u00e0 recouper des donn\u00e9es pr\u00e9c\u00e9demment dispers\u00e9es ou sans lien entre elles<\/li>\n\n\n\n
  • Solution \u00e9volutive qui s’adapte aux d\u00e9fis et aux contextes commerciaux de chaque client<\/li>\n\n\n\n
  • Disponible dans le nuage ou sur site, en fonction des contraintes de s\u00e9curit\u00e9<\/li>\n<\/ul>\n\n

    Le projet avec l’un de nos partenaires<\/h2>\n\n

    Notre partenaire est un op\u00e9rateur immobilier sp\u00e9cialis\u00e9 dans les immeubles de bureaux, les centres de r\u00e9union et les espaces de coworking. Nous avons r\u00e9alis\u00e9 un test en interne en collaboration avec Strat37 pour \u00e9valuer le potentiel de l’IA dans l’automatisation du traitement des factures. La probl\u00e9matique initiale concernait les factures d’\u00e9nergie (eau, gaz, \u00e9lectricit\u00e9). Alors que les donn\u00e9es comptables peuvent \u00eatre facilement extraites gr\u00e2ce \u00e0 leur int\u00e9gration dans le syst\u00e8me comptable, les informations \u00e9nerg\u00e9tiques – telles que les volumes de consommation ou les num\u00e9ros de compteurs – ne peuvent pas \u00eatre extraites du PDF. <\/p>\n\n

    L’objectif premier du test \u00e9tait de v\u00e9rifier si l’IA pouvait extraire automatiquement ces donn\u00e9es sp\u00e9cifiques \u00e0 partir des factures. Les r\u00e9sultats ont \u00e9t\u00e9 tr\u00e8s positifs : l’IA a \u00e9t\u00e9 capable d’identifier avec pr\u00e9cision la consommation et les compteurs associ\u00e9s, ce qui a permis de construire un tableau de bord de suivi de la consommation d’\u00e9nergie pour deux b\u00e2timents pilotes. Ce tableau de bord offre une visibilit\u00e9 centralis\u00e9e des tendances de consommation et des compteurs. <\/p>\n\n

    Dans une deuxi\u00e8me phase, nous avons \u00e9tendu la port\u00e9e du test \u00e0 la classification des factures par type, en nous basant uniquement sur une premi\u00e8re lecture OCR du document. L’objectif \u00e9tait de distinguer automatiquement, par exemple, les factures de maintenance, celles relatives aux ascenseurs, etc. L’IA a \u00e9t\u00e9 en mesure de proposer une premi\u00e8re cat\u00e9gorisation pertinente, m\u00eame si quelques affinements sont encore n\u00e9cessaires avant sa mise en production. Cela pourrait permettre aux \u00e9quipes op\u00e9rationnelles de suivre plus clairement les diff\u00e9rentes d\u00e9penses. <\/p>\n\n

    En r\u00e9sum\u00e9, ces premiers tests d’IA ont \u00e9t\u00e9 concluants. Ils d\u00e9montrent la faisabilit\u00e9 technique et l’utilit\u00e9 op\u00e9rationnelle de l’IA dans l’am\u00e9lioration des processus existants. Cette exp\u00e9rience ouvre la voie \u00e0 de nouveaux cas d’utilisation concrets dans des environnements de production. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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